基于加权小波分解和Fisherfaces的人脸识别算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 人脸识别研究发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 人脸识别的基本方法 | 第13-15页 |
| 1.3.1 基于几何特征的方法 | 第14页 |
| 1.3.2 基于图像的方法 | 第14-15页 |
| 1.4 论文研究内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 2 人脸图像预处理 | 第17-23页 |
| 2.1 预处理基本方法 | 第17-21页 |
| 2.1.1 灰度化 | 第17-18页 |
| 2.1.2 二值化 | 第18页 |
| 2.1.3 几何校正 | 第18-19页 |
| 2.1.4 灰度归一化 | 第19-20页 |
| 2.1.5 中值滤波 | 第20-21页 |
| 2.1.6 图像锐化 | 第21页 |
| 2.2 白化处理 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 二维小波变换 | 第23-29页 |
| 3.1 小波变换的定义 | 第23页 |
| 3.2 小波变换的分类 | 第23-25页 |
| 3.2.1 一般小波序列展开 | 第23-24页 |
| 3.2.2 离散小波变换（DWT） | 第24-25页 |
| 3.2.3 连续小波变换 | 第25页 |
| 3.3 二维小波变换 | 第25-28页 |
| 3.3.1 二维小波变换的定义 | 第25-27页 |
| 3.3.2 二维 DWT 的实现 | 第27页 |
| 3.3.3 二维 DWT 在图像处理中的应用 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 4 Fisherfaces 方法 | 第29-34页 |
| 4.1 主成分分析（PCA） | 第29-31页 |
| 4.1.1 K-L 变换 | 第29-30页 |
| 4.1.2 人脸识别中的 PCA 算法 | 第30-31页 |
| 4.2 线性判别分析（LDA） | 第31-32页 |
| 4.3 Fisherfaces 方法 | 第32-33页 |
| 4.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 5 分类器 | 第34-40页 |
| 5.1 最近邻分类器 | 第34-35页 |
| 5.2 支持向量机(SVM) | 第35-39页 |
| 5.2.1 SVM 的基本原理 | 第35-37页 |
| 5.2.2 SVM 系统参数的确定 | 第37-38页 |
| 5.2.3 网格法参数寻优 | 第38-39页 |
| 5.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 6 实验结果与分析 | 第40-52页 |
| 6.1 实验环境 | 第40-41页 |
| 6.1.1 人脸库 | 第40页 |
| 6.1.2 实验平台 | 第40-41页 |
| 6.2 结果与分析 | 第41-51页 |
| 6.2.1 图像预处理 | 第41页 |
| 6.2.2 小波基的选择 | 第41-43页 |
| 6.2.3 小波分解层数的选择 | 第43页 |
| 6.2.4 小波权系数的选择 | 第43-44页 |
| 6.2.5 方法对比 | 第44-45页 |
| 6.2.6 最佳参数确定 | 第45-47页 |
| 6.2.7 系统的鲁棒性 | 第47-51页 |
| 6.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 7 基于 GUI 的人脸识别系统实现 | 第52-58页 |
| 7.1 系统实现平台 | 第52页 |
| 7.2 系统介绍 | 第52-53页 |
| 7.3 系统实现及演示 | 第53-57页 |
| 7.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 8 总结与展望 | 第58-60页 |
| 8.1 论文总结 | 第58-59页 |
| 8.2 工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
